Ekonometrik Tahminleme (Forecasting)
Ekonometrik tahminleme, geçmiş verilerdeki desenleri ve değişkenler arasındaki nedensellik ilişkilerini kullanarak gelecekteki ekonomik olayları öngörme sanatıdır. İşletmelerin bütçe planlaması, stok yönetimi ve stratejik kararlarında kritik bir rol oynar.
Tahmin Yöntemleri
Tahminleme yöntemleri genel olarak iki ana kategoriye ayrılır:
1. Nitel (Qualitative) Yöntemler
Geçmiş verinin yetersiz olduğu durumlarda uzman görüşüne dayanır.- Delphi Yöntemi: Uzmanlardan oluşan bir panelin görüşlerinin sistematik olarak toplanması.
- Pazar Araştırması: Anketler ve odak grupları ile tüketici eğilimlerinin belirlenmesi.
2. Nicel (Quantitative) Yöntemler
Matematiksel ve istatistiksel modellere dayanır.- Zaman Serisi Analizi: Verinin kendi geçmiş değerlerinden hareket eder (ARIMA, Üstel Düzeltme).
- Nedensel (Causal) Modeller: Bağımlı değişkeni etkileyen diğer faktörleri (fiyat, gelir, reklam vb.) modele dahil eder (Regresyon Analizi).
Tahmin Doğruluğunun Ölçülmesi
Hiçbir tahmin %100 doğru değildir. Önemli olan hata payını minimize etmektir. Yaygın hata ölçütleri:
- MAE (Mean Absolute Error): Ortalama Mutlak Hata.
- RMSE (Root Mean Squared Error): Hata Kareler Ortalamasının Karekökü (Büyük hataları daha fazla cezalandırır).
- MAPE (Mean Absolute Percentage Error): Ortalama Mutlak Yüzde Hata (Farklı ölçekteki serileri karşılaştırmak için idealdir).
Tahminleme Süreci
Güven Aralıkları (Fan Charts)
Nokta tahmin (örneğin "Gelecek ay satışlar 100 birim olacak") yerine aralık tahmini ("%95 olasılıkla 90-110 birim arasında olacak") kullanmak, belirsizliği yönetmek için daha sağlıklıdır. Merkez bankaları enflasyon raporlarında genellikle bu tür "yelpaze grafikleri" (fan charts) kullanır.
Yenisav Danışmanlık, sektörünüze özel ekonometrik modeller geliştirerek, talep, fiyat ve maliyet tahminlerinizi yüksek doğrulukla yapmanıza ve rekabette bir adım öne geçmenize yardımcı olur.